DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Veri Analizi MG3   819 1 4 4 8

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Doktora
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Ali Burak NAKIBOĞLU
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Bu dersin amacı öğrencilerin farklı araştırma amaçları ve örnekleri için uygun ve doğru veri analizi yöntemlerini her yöntemin kendine has uygulama kuralları ve süreçlerini takip ederek kullanabilir hale getirmektir.
Dersin İçeriği
Bu ders verilerin tanımlanması, tanımlayıcı istatistiksel analizler, regresyon, diskriminant, çok değişkenli varyans, kümeleme analizleri ve yapısal eşitlik modellemesinin temelleri gibi konuları içermektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) veri analizi yöntemlerinin temellerini bilir
2) çok değişkenli analizleri ve bunların varsayımlarını bilir.
3) çok değişkenli analizlerin uygulama süreçlerini ve ilgili testleri bilir
4) Paket programlarını ve parametrik yöntemleri kullanarak analizlerin metodolojik kuralları ve yaklaşımları ışığında verileri analiz eder
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Pazarlama bilim dalına ait kuramları açıklar.
X
2
Pazarlama alanında kullanılan bilimsel yöntem ve araçların gelişmesine katkı yapacak kuramları listeler ve tanımlar.
X
3
Pazarlama alanında kullanılan kuramsal modellerin nasıl oluşturulacağını ve sayısal karar verme teknikleri ile bu modellerin nasıl ilişkilendirileceğini araştırır.
X
4
Pazarlama alanında kullanılan kuramsal modellerin, sayısal karar verme tekniklerinin uygulanması sonucu elde edilen sonuçlarının nasıl yorumlanacağını açıklar.
X
5
Pazarlama yöneticilerinin karşılaşmış oldukları sorunlara uygun yöntemlerle çözümler üretebilir
X
6
Pazarlama alanında kullanılan yöntemlerin temel adımlarını izleyerek uygulamaya geçirme ve uygulamalı pazarlama yönetimine katkı sağlar.
X
7
Pazar başarısını arttırmaya yardımcı olan teknikleri kullanarak en uygun sonuca ulaşır.
X
8
Bireysel ve/veya takım çalışmasında sorumluluk alabilir, liderlik yapabilir ve etkin biçimde çalışabilir.
X
9
Bireyin uzmanlık alanında meydana gelen güncel değişim ve gelişimleri takip ederek yenilenmeyi sürekli hale getirebilir.
X
10
Akademik kurallar çerçevesinde bilimsel kaynaklardan yararlanma, veri toplama, analiz etme, yorumlama ve yeni bilgiler üreterek bunları etkin biçimde yazma ve sunma becerisine sahip olur.
X
11
Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanır.
X
12
Pazarlama alanının gelişmesine katkı sağlayacak yeni araştırma yöntemleri geliştirir ve uygular.
X
13
Pazarlama bilim dalının kapsadığı alt bilim dalları üzerinde sorgulayıcı araştırma yaparak, pazarlama yöneticilerinin doğru karar alma süreçleri için yeni esaslar geliştirir.
14
İşletmelerin faaliyet gösterdikleri sektör ve pazara uygun olan pazarlama yaklaşımları, uygulama ve yöntemlerini geliştirir.
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Veri Analizlerine Giriş Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
2 Veri Analizi Türleri Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
3 Tekniklerin Sınıflandırılması Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
4 Verileri Tanımlama: Grafiksel Tanımlama Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
5 Verileri Tanımlama: Eksik Veriler ve Sapan Değerler Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması, örnek çözümü Anlatım
Gösterip Yaptırma
6 Verileri Tanımlama: Tekniklerin Varsayımlarının Testi Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması, örnek çözümü Anlatım
Gösterip Yaptırma
7 Faktör Analizi Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
Gösterip Yaptırma
Problem Çözme
8 Ara Sınav Sınava yönelik çalışma Yazılı Sınav
9 Bağımlılık İlişkili Teknikler: Regresyon Analizi I Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
Soru-Cevap
10 Bağımlılık İlişkili Teknikler: Regresyon Analizi II Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması, örnek çözümü Anlatım
Gösterip Yaptırma
Problem Çözme
11 Bağımlılık İlişkili Teknikler: Diskriminant Analizi Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması
12 Bağımlılık İlişkili Teknikler: Varyans Analizi Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
Problem Çözme
13 Bağımsızlık İlişkili Teknikler: Kümeleme Analizi Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
Problem Çözme
14 İleri Teknikler: Yapısal Eşitlik Modellemesi I Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması Anlatım
15 İleri Teknikler: Yapısal Eşitlik Modellemesi II Kaynaklardaki ilgili bölümlerin okunması, örnek çözümü Anlatım
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava yönelik çalışma Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar